import cv2


def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx):  # 定义一个函数来实现人脸识别
    cv2.namedWindow(window_name) # 参数window_name给创建的窗口命名

    # 读取视频，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自摄像头，通过0,1参数配置本机或usb摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)

    # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器,还是那个opencv自带的分类器，目录结构和《haar的简单应用》一样
    classfier = cv2.CascadeClassifier("../cascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

    # 绿色勾边，RGB格式
    color = (0, 255, 0)

    while cap.isOpened():  # 循环检测每一帧
        ok, frame = cap.read()  # 读取一帧数据
        if not ok:
            break

    # 将当前帧转换成灰度图像
        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数
        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))

        if len(faceRects) > 0:  # 大于0则检测到人脸
            for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸
                x, y, w, h = faceRect
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 3)  # 5控制绿色框(勾边)的粗细

    # 显示图像
        cv2.imshow(window_name, frame)
        c = cv2.waitKey(10)
        if c & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()


CatchUsbVideo("mark", 0)
